python内存 python内存管理机制

安装python需要多大空间

这个是操作系统的限制，跟python没有直接关系，因为python是没有限制的。

32位的系统：windows下单个进程可以用到2G内存;linux下单个进程可以用到4G内存。

64位的系统：

windows下单个进程Intel Itanium-based可用到7TB,Windows 8.1和Windows Server 2012

R2:可用128，其它版本TBx64: 8 TB

但是不同版本windows系统可用的最大物理内存数也有限制，比如64位win7家庭基本版只能认出8G内存，专业版以上能认出192G内存。

linux下不同的发行商，或者不同的内核编译参数也会有也不同的限制，但都是按T计的。

python运行时内存爆满

python在线下进行程序测试时，未让程序长时间运行（及4-5个小时），程序无异常则直接上测试环境测试，然后部署上线了运行了通过线下观察，确实程序使用内存会因为时间而不断增加，爆满了。

根据上网提供的方案，

import gc

gc.collect()

无效，该增加还是在增加，说明不是全局的内存使用未被释放，内存回收正常。

通过断点调试，发现，程序在使用代理的时候，内存才会增加

python堆内存和栈内存的区别

各司其职

最主要的区别就是栈内存用来存储局部变量和方法调用。
而堆内存用来存储Java中的对象。无论是成员变量，局部变量，还是类变量，它们指向的对象都存储在堆内存中。

栈内存归属于单个线程，每个线程都会有一个栈内存，其存储的变量只能在其所属线程中可见，即栈内存可以理解成线程的私有内存。
而堆内存中的对象对所有线程可见。堆内存中的对象可以被所有线程访问。

如果栈内存没有可用的空间存储方法调用和局部变量，JVM会抛出java.lang.StackOverFlowError。
而如果是堆内存没有可用的空间存储生成的对象，JVM会抛出java.lang.OutOfMemoryError。

栈的内存要远远小于堆内存，如果你使用递归的话，那么你的栈很快就会充满。如果递归没有及时跳出，很可能发生StackOverFlowError问题。
你可以通过-Xss选项设置栈内存的大小。-Xms选项可以设置堆的开始时的大小，-Xmx选项可以设置堆的最大值。

这就是Java中堆和栈的区别。理解好这个问题的话，可以对你解决开发中的问题，分析堆内存和栈内存使用，甚至性能调优都有帮助。

具体可以访问我的翻译文章

Java中的堆和栈的区别